La aparición de grandes modelos de lenguaje (LLMs) ha abierto nuevas avenidas para integrar la inteligencia artificial en los flujos de trabajo de diseño arquitectónico. Este documento explora la viabilidad de aplicar IA generativa para resolver un problema combinatorio clásico: generar geometrías de edificios válidas de una estructura de casa modular. El problema implica identificar todas las ubicaciones válidas de seis bloques espaciales bajo estrictas restricciones arquitectónicas. El estudio contrasta la solución algorítmica convencional con enfoques generativos utilizando ChatGPT-3.5, ChatGPT-4o y un modelo experto híbrido. Mientras que los primeros modelos GPT luchaban con la precisión y la completitud de las soluciones, el enfoque guiado por expertos híbridos demostró una sinergia exitosa entre la generación de código impulsada por LLM y las correcciones específicas del dominio. Los hallazgos sugieren que, aunque los LLM por sí solos son insuficientes para tareas combinatorias precisas, los sistemas híbridos que combinan técnicas clásicas y de IA tienen un gran potencial para apoyar la resolución de problemas arquitectónicos, incluida la generación de geometría de edificios.